Non è stata l’AI a rovinare il tuo marketing — Il tuo modello decisionale era già rotto con Colleen Goepfert
Adozione AI: Gli strumenti di AI aumentano l’attività ma spesso non portano a migliori risultati aziendali, mettendo in luce problemi operativi.
Fattore Umano: I leader sottovalutano l’elemento umano necessario per un’efficace implementazione dell’AI, generando paura e resistenza.
Alfabetizzazione Decisionale: Una comprensione condivisa di priorità e rischi è cruciale; spesso questa capacità manca alle organizzazioni.
Ripensare i Flussi di Lavoro: Ripensare i flussi di lavoro fondamentali, non solo gli strumenti, è essenziale per un’integrazione e un allineamento efficace dell’AI.
Necessità di Governance: Una governance efficace dell’AI si concentra sulla chiarezza delle strutture decisionali mentre le organizzazioni evolvono oltre la sperimentazione.
C'è uno schema che Colleen Goepfert ha visto ripetersi in organizzazione dopo organizzazione. Un team di leadership decide di adottare l'IA. Il volume aumenta e la velocità cresce. E poi, silenziosamente, le conversioni iniziano a calare. Si punta il dito sulla tecnologia. Ma quando interviene Goepfert per decifrare cosa stia realmente accadendo, la risposta quasi mai è lo strumento.
L’IA sta davvero amplificando i modelli decisionali deboli. Si sta muovendo più velocemente di quanto le organizzazioni siano realmente in grado di prendere decisioni, il che mette in luce la mancanza di allineamento.
Goepfert è una Consulente Strategica Executive e leader nel go-to-market con oltre 15 anni di esperienza nel guidare aziende tecnologiche B2B attraverso trasformazioni complesse. È anche la conduttrice del Build Without Chaos Podcast, dove si collega con leader del marketing, fondatori ed executive che operano in categorie complesse o ad alto rischio, quindi è particolarmente preparata a parlare di dove sbagliare può causare danni concreti.
La sua diagnosi sul momento attuale dell'IA è in parte uno specchio, in parte un avvertimento. In definitiva, gli strumenti vanno bene. Spesso sono i modelli operativi sottostanti a non funzionare.
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Dalla Sperimentazione allo Strato Operativo
Per la maggior parte delle organizzazioni di marketing, l'adozione dell'IA ha seguito un percorso familiare dove qualcuno promuove un progetto pilota, i team sono incoraggiati a "provare l'IA", e le metriche di attività crescono mentre i risultati di business restano invariati. Goepfert ha trascorso l'ultimo anno aiutando i clienti a rompere questo schema trattando l'IA come una questione infrastrutturale e non come una semplice funzionalità da aggiungere.
Il cambiamento più grande è stato spostare l’IA da uno strato di sperimentazione a uno strato operativo. Invece di chiedere ai team di ‘provare l’IA’, abbiamo riprogettato come vengono svolte ricerca, segmentazione e analisi delle performance così che l’IA acceleri il processo decisionale a monte.
Il risultato, dice, sono stati cicli più rapidi e meno decisioni reattive sulle campagne. Ma il cambiamento ha richiesto qualcosa che la maggior parte delle organizzazioni sottovaluta: la disponibilità a esaminare come il lavoro viene effettivamente approvato, revisionato e deciso prima ancora di toccare uno strumento.
"Il vero lavoro non è progettare lo strumento, ma riprogettare come funziona e viene approvato il marketing," spiega. "La progettazione dei flussi di lavoro conta più dello strumento stesso."
Dove l'IA Ancora Delude
Goepfert è realista su quello che l'IA offre ai team. Genera opzioni in modo efficiente. Fa emergere pattern e segnali più velocemente di qualsiasi team umano. Ma costantemente sottoperforma in un'area cruciale: la risoluzione dei compromessi.
L’IA ha costantemente deluso quando le organizzazioni si sono aspettate che sostituisse il giudizio invece di supportarlo. I team che hanno saltato i cambiamenti nel modello operativo e hanno cercato di sovrapporre l’IA a flussi di lavoro già difettosi hanno visto un impatto minimo. Il problema non erano gli strumenti, ma la chiarezza decisionale.
Questa differenza tra generare opzioni e scegliere tra di esse è al centro dell’attività di consulenza della Goepfert. Riporta un esempio concreto in cui un team di clienti ha utilizzato l’IA per scalare la creazione di testi pubblicitari e contenuti, solo per vedere i tassi di conversione diminuire, poiché l’IA ha accelerato un disallineamento già esistente ben prima dell’arrivo dello strumento.
"Una cosa di cui parlavo con questi leader è che il problema era il disallineamento sulla definizione di cosa fosse un lead qualificato", ricorda. "È l’IA ad accelerare queste conversazioni di disallineamento che sono state trascurate."
Una volta che il team si è allineato su quella definizione, la pipeline è aumentata del 20%. L’IA può aiutarti a gridare nel vuoto, ma se vuoi davvero connetterti con persone reali, devi partire da un solido processo mentale per offrire chiarezza.
Il livello umano che i leader stanno sottovalutando
Una delle osservazioni più costanti che la Goepfert condivide con i clienti è che l'adozione degli strumenti è più facile rispetto al cambiamento operativo. Se a questo si aggiunge il fatto che i leader spesso sottovalutano lo strato umano necessario affinché l’IA funzioni davvero, si comprende il problema.
L’IA sta ridefinendo l’identità all’interno dei team di marketing. I leader che affrontano bene questa sfida la inquadrano come un partner di redazione o un editor, non come un sostituto. Questo contribuisce realmente a preservare la creatività, il flusso di lavoro e il morale all’interno di una squadra.
Inquadrare l’IA come collaboratore anziché sostituto determina anche se i team si sentono abbastanza sicuri da sperimentare, fallire e iterare. Questo tema riaffiora spesso nelle conversazioni. In assenza di certezze, la paura diventa la forza dominante. Che si tratti della paura della ridondanza, dell’irrilevanza o di perdere quelle competenze che hanno reso una persona preziosa fin dall’inizio.
"In questo momento c’è paura tra le persone che lavorano con strumenti di IA, che pensano: se questo funziona troppo bene, mi sostituirà?", osserva. "E penso che dobbiamo superare questo pensiero e iniziare davvero a comprendere la funzione che ha l’IA."
La sua risposta è la governance, non in senso burocratico, ma come comprensione condivisa su chi decide cosa, a quale livello e con quali input.
I leader si aspettano una trasformazione senza governance,” afferma. “L’IA genera opzioni per te. Ma è debole nel risolvere i compromessi. E i leader devono ancora sapere cosa scegliere.
Il divario di competenze di cui nessuno parla
Se c’è un concetto che è alla base della prospettiva della Goepfert, è la alfabetizzazione decisionale. Dovrebbe esistere un linguaggio organizzativo condiviso intorno a priorità, rischi e compromessi accettabili. Secondo la sua esperienza, questo divario di competenze conta più di qualsiasi carenza tecnologica. Nota che, "i team non fanno fatica perché mancano di competenze sull’IA, ma perché manca un linguaggio condiviso su priorità, rischi e compromessi accettabili."
Diversi reparti possono scontrarsi su cosa significhi realmente "rischio accettabile". I team di front-line si sentono frustrati quando non vengono ascoltati e, quando le escalation non portano da nessuna parte, la leadership manca di direzione e tutto prende una piega pericolosa. Goepfert è entrata in organizzazioni in cui ogni livello sperimentava la stessa frizione ma nessuno l'aveva definita.
"Sono entrata e ho parlato con le persone in prima linea e tutti mi hanno detto la stessa cosa," racconta. "Segnalano ciò che vedono e non succede mai niente." Quando ha portato questa stessa dinamica alla leadership, anche loro erano disallineati su come procedere.
Questa situazione è troppo comune, e onestamente anche la soluzione lo è. Goepfert suggerisce un esercizio semplice: ogni settimana, il team rivede le priorità, anche se sembra ridondante.
"Crea davvero un'organizzazione tranquilla," dice, "e fa sì che tutti comprendano qual è il proprio ruolo e come stanno contribuendo al successo dell'azienda."
Cosa Devono Ripensare per Prime le Figure di Leadership
Alla domanda su quale sistema o flusso di lavoro di marketing la maggior parte dei leader dovrebbe ripensare attivamente, la risposta di Goepfert è precisa. E (sorpresa!) non si tratta del calendario dei contenuti, del modello di attribuzione o del comparto tecnologico. Invece, sottolinea il lavoro fondamentale.
Le figure di leadership dovrebbero riprogettare come vengono prese le decisioni di marketing, non solo come viene eseguito il lavoro. L’AI impone una revisione di chi decide cosa, a quale livello e con quali input. Senza tale chiarezza, l’AI accelera soltanto la confusione esistente.
Questa è la tesi centrale di Build Without Chaos, e si estende oltre il marketing al più ampio modello operativo di qualsiasi organizzazione in rapido movimento. Il podcast esiste, spiega, perché gli ambienti ad alta crescita tendono in particolare a confondere l'urgenza con la strategia, e l'AI ora sta accelerando quell'errore a una velocità senza precedenti.
"L'AI non può risolvere l'allineamento", dice chiaramente. "Non può far sì che le persone si allineino sulle priorità aziendali. Quindi, avremo sempre bisogno delle persone nelle aziende. L'allineamento non scompare."
Il Lavoro di Base Prima del Pilot AI
Alla domanda su cosa avrebbe voluto comprendere prima di lanciare il suo primo pilot AI, la risposta di Goepfert è molto diretta.
I progetti pilota di IA falliscono silenziosamente quando nessuno è responsabile del risultato. Senza un chiaro responsabile delle decisioni e una definizione del successo, i progetti pilota generano attività invece che impatto.
È il tipo di lezione che diventa visibile solo in retrospettiva, e che la maggior parte delle organizzazioni sta ancora imparando in tempo reale. Per Goepfert, il segnale che un’organizzazione è pronta a superare la fase di sperimentazione non è la sofisticazione dei suoi strumenti, ma la chiarezza nelle strutture decisionali.
"La prossima fase in cui penso che l’IA andrà è meno sull’adozione e la sperimentazione e più su governance e priorità," dice. "Possiamo iniziare a capire cosa dare priorità e cosa è meglio per la nostra azienda e per la crescita del nostro pipeline."
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